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Enregistrement W2070138598 · doi:10.1097/brs.0b013e318059af3b

Influence of Pain Distribution on Gait Characteristics in Patients With Low Back Pain

2007· article· en· W2070138598 sur OpenAlexaff
C. Ellen Lee, Maureen J. Simmonds, Bruce Etnyre, Gerwyn Morris

Notice bibliographique

RevueSpine · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGaitLow back painPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyBack painAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

STUDY DESIGN: In a cross-sectional study, vertical ground reaction force (GRF) during 2 speeds of walking were compared between 3 age- and sex-matched groups: back pain only (BPO) group, back pain with referred leg pain (LGP) group, and a control group. OBJECTIVE: The purpose was to evaluate the influence of pain distribution on vertical GRF of patients with low back problems during 2 walking speed conditions: preferred and fastest speeds. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: People with low back pain often have difficulty walking. A better understanding of how pain distribution differentially affects walking will facilitate clinicians' assessment and enhance treatment in patients with low back pain problems. METHODS: All participants walked on a 7.62-m walkway. Vertical GRF parameters were recorded during stance phase using a force platform for each walking speed condition. Multivariate analysis of covariance was used for statistical analysis, with gait velocity as the covariate. RESULTS: The BPO and control groups did not differ significantly in vertical GRF during both walking speed conditions (P > or = 0.11). All vertical GRF parameters of the LGP group, except the peak loading force (P = 0.374), were significantly less than those of the control group during preferred walking speed condition (P < or = 0.008). However, there was no significant difference in the vertical GRF components between LGP and control groups during the fastest walking speed condition (P > or = 0.07). CONCLUSIONS: Pain distribution of people with low back problems differentially influences the vertical GRF they experience during walking. When walking at preferred speed, those with referred leg pain seem to use additional strategies besides walking slowly to attenuate the amount of force imposed on their painful leg. When challenged to walk at their fastest speed, people with back pain only walk as fast and withstand comparable amount of force as their pain-free counterparts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations65
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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